自然语言处理中的查准率与查全率的关键技术，以及自然语言处理中的查准率与查全率具体实例与策略

发布时间：2024年01月19日

自然语言处理中的查准率与查全率的关键技术，以及自然语言处理中的查准率与查全率具体实例与策略。

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1.背景介绍
自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）是人工智能领域的一个重要分支，其主要目标是让计算机能够理解、生成和处理人类语言。自然语言处理涉及到许多子领域，如语音识别、机器翻译、情感分析、文本摘要、文本分类等。在这些任务中，查准率（Precision）和查全率（Recall）是两个非常重要的评估指标，它们可以帮助我们衡量模型的性能。在本文中，我们将深入探讨查准率与查全率的关键技术，并介绍如何在自然语言处理任务中使用这些技术来提高模型性能。

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2.核心概念与联系
2.1 查准率（Precision）
查准率（Precision）是指在所有预测为正例（positive）的实例中，正确预测为正例的实例的比例。公式表达为：

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其中，True Positives（TP）表示实际为正例的实例被正确预测为正例的数量，False Positives?

文章来源:https://blog.csdn.net/u014374009/article/details/135695969
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